Tema 11. Optimización de Código Francisco José Ribadas Pena PROCESADORES DE LENGUAJES 4o Informática [email protected] 18 de mayo de 2011 c FJRP 2002 ccia pl – – 11.1 Introducción Objetivo: Mejorar cód. objeto final, preservando significado del programa velocidad de ejecución tamaño del programa Factores a optimizar necesidades de memoria Se sigue una aproximación conservadora → No se aplican todas las posibles optimizaciones, solo las “seguras” Clasificación de las optimizaciones 1. En función de la dependencia de la aquitectura Dependientes de la máquina: Aprovechan caracterı́sticas especı́ficas de la máquina objetivo • asignación de registros, uso de modos de direccionamiento • uso instrucciones especiales (IDIOMS) • relleno de pipelines, predicción de saltos, aprovechamiento estrategias de mem. caché, etc.. Independientes de la máquina: Aplicables en cualquier tipo de máquina objetivo • ejecución en tiempo de compilación • eliminación de redundancias • cambios de órden de ejecución, etc.. 2. En función del ámbito de aplicación Optimizaciones locales: Aplicadas dentro de un Bloque Básico • Sólo estudian las instrucciones del B.B. actual Optimizaciones globales: Aplicadas a más de un B.B. • Consideran contenido y flujo de datos entre todos o parte de los B.B. • Necesidad de recoger info. sobre los B.B. y sus interrelaciones → Algoritmos de anális global de flujo de datos sobre código fuente (programador/preprocesador) durante generación cod. objeto Posibilidades de optimización: sobre Código Intermedio ⇐ 11.2 Optimizaciones Locales 1. Ejecución en tiempo de compilación Precalcular expresiones constantes (con constantes o variables cuyo valor no cambia) → i=2+3 j=4 f = j + 2.5 → i=5 j=4 f = 6.5 2. Reutilización de expresiones comunes a=b+c d=a-d e=b+c f=a-d a=b+c d=a-d e=a f=a-d → 3. Propagación de copias Ante instrucciones f = a, sustituir todos los usos de f por a a=3+i f=a b=f+c d=a+m m=f+d → a=3+i b=a+c d=a+m m=a+d 4. Eliminación redundancias en acceso matrices Localizar expresiones comunes en cálculo direcciones de matrices Cod. fuente: A: array [1..4, 1..6, 1..8] of integer A[i,j,5] := A[i,j,6] + A[i,j,4] Sin optimización: direc(A[i,j,5]) = direc(A[1,1,1]) + (i-1)*6*8 + (j-1)*8 + (5-1) direc(A[i,j,6]) = direc(A[1,1,1]) + (i-1)*6*8 + (j-1)*8 + (6-1) direc(A[i,j,4]) = direc(A[1,1,1]) + (i-1)*6*8 + (j-1)*8 + (4-1) Con optimización: k := direc(A[1,1,1]) + (i-1)*6*8 + (j-1)*8 + (5-1) direc(A[i,j,5]) = k + 4 direc(A[i,j,6]) = k + 5 direc(A[i,j,4]) = k + 3 5. Tranformaciones algebraicas: Aplicar propiedades matemáticas para simplificar expresiones a) Eliminación secuencias nulas x+0 1*x x/1 ... → → → x x x b) Reducción de potencia Reemplazar una operación por otra equivalente menos costosa x2 2*x 4*x, 8*x,... x/2 ... → → → → x*x x + x (suma); x<<1 (despl. izq.) x<<2, x<<3,... x>>2 c) Reacondicionamiento de operadores Cambiar orden de evaluación apliando propiedades conmut., asociativa y distributiva A := B*C*(D + E) MOV B,R0 MUL C,R0 MOV R0, t1 MOV D,R0 ADD E, R0 MUL t1,R0 MOV R0,A ≡ A := (D + E)*B*C MOV D,R0 ADD E,R0 MUL B,R0 MUL C,R0 MOV R0,A 5 instrucciones 0 temporales 11.2.1 Optimización de tipo Mirilla (Peephole optimization) Aplicable en código intermedio o código objeto. Constituye una nueva fase aislada. Idea Básica Se recorre el código buscando combinaciones de instrucciones que puedan ser reemplazadas por otras equivalentes más eficientes. Se utiliza una ventana de n instrucciones y un conjunto de patrones de transformación (patrón, secuencias reemplazam.) Si las instrucciones de la ventana encajan con algún patrón se reemplazan por lo secuencia de reemplazmiento asociada. Las nuevas instrucciones son reconsideradas para las futuras optimizaciones Ejemplos: Eliminación de cargas innecesarias MOV Ri, X MOV X, Rj → MOV Ri, Rj Reducción de potencia Eliminación de cadenas de saltos L1: L1: FIN: if C goto L1 goto L2 if C goto L1 goto FIN ... ... → → if C goto L2 L1: FIN: if not C goto FIN ... ... 11.3 Optimizaciones Globales Optimizaciones entre Bloques Básicos Optimizaciones tı́picas: Identificación de expresiones comunes entre bloques → afecta a la asignación de registros entre B.B. Optimización de llamadas a procedimientos Optimizacion de bucles 11.3.1 Optimización Llamadas a Procedimientos Llamadas a procedimientos son muy costosas cambios del ámbito de referencias gestión de Registros de Activación paso de parámetros + asignacion de datos locales Mejoras 1. Optimizar manejo de Reg. Activación minimizar copia de parámetros y no registros a salvar uso almacenamiento estático si no hay llamadas recursivas 2. Expansión en lı́nea. Expansión en linea Idea: Eliminar llamadas a proc., “copiando” el cuerpo del proc. en el lugar donde es llamado Evita sobrecarga asociada con llamadas a proc. Permite optimizaciones adicionales → el código llamado pasa a ser parte del código que lo llama Limitaciones Aumenta uso de memoria ⇒ util en proc. pequeños y llamados desde pocos lugares → si se llama en un único lugar (es frecuente), no supone coste de espacio adicional No aplicable en proc. recursivos Ejemplos Directiva inline en C++ (en Java el compilador hace la expansión de forma automática) En C puede simularse con macros #define 11.3.2 Optimización de Bucles Idea: Centrar optimización en partes más usadas, no en todo el programa → Optimizar bucles internos factorización de expresiones invariantes Mejoras reducción de intensidad y eliminación de variables de inducción 11.3.2.1 Factorización de expresiones invariantes Expr. invariantes de bucle: expr. cuyo valor es constante durante toda la ejecución del bucle → incuyen constantes y/o variables no modificadas en el cuerpo del bucle Idea: Mover expr. invariantes desde el cuerpo hasta la cabeza del bucle → al sacarlas del bucle, pueden quedar dentro de otro bucle externo ⇒ repetir proceso Ejemplos: tmp1 = limite*2 - 1; while (i <= tmp1) { → ... } A: array [1..900, 1..900, 1.900] of integer while (i <= (limite*2 - 1)) do { ... } for i:=1 to 900 do for j:=1 to 900 do for i:=1 to 900 do tmp1:= i*j; for j:=1 to 900 do tmp2:= dir(A[i][j]); for k:=1 to 900 do for k:= 1 to 900 do A[i][j][k]:= i*j*k; tmp2[k]:= tmp1*k; end for end for end for end for end for end for i, j y A[i][j] son constantes en el bucle de k for i:= 1 to 900 do tmp3:= dir(A[i]); for j:= 1 to 900 do tmp1:= i*j; tmp2:= dir(tmp3[j]); for k:= 1 to 900 do tmp2[k]:= tmp1*k; end for end for end for A[i] es constante en el bucle de j ⇒ En C.I. aparecerán mas invariantes al incluir el cálculo de desplazamientos en arrays basados en el tamaño de los datos (int 4, float 8,...) 11.3.2.2 Reducción potencia y elimin. variables de inducción Variable de inducción (en un bucle): variable cuyo valor sistemáticamente se incrementa/decrementa en un valor constante en cada iteración → Ejemplo: ı́ndices en bucles for, contadores en bucles while Var. de inducción básica: su única definición en el cuerpo del bucle es de la forma i = i + s i0: valor inicial (antes del bucle) Caracterizada por: s: salto del bucle, constante o expr. invariante Idea: Si hay varias variables de inducción ⇒ todas están ligadas: se puede aplicar reducción de potencia sobre expresiones con esas vars. → sustituyendo multiplicaciones/divisiones por sumas/restas se pueden sustituir todas por una única var. de inducción Expresión de Inducción: define una variable de inducción ligada, k. k = i * c + d con i: var. de inducción c, d: constantes o expr. invariantes i toma los valores: i0, i0 + s, i0 + 2s, ... la expr. de inducción tomará: i0 ∗ c + d, (i0 ∗ c + d) + s ∗ c, (i0 ∗ c + d) + 2(s ∗ c),... → se incrementa s ∗ c en cada iteración NOTA: accesos a array basados en vars. de inducción, provocan aparición de vars. de inducción ligadas al generar C.I. 1. REDUCCIÓN INTENSIDAD EN VARS. DE INDUCCIÓN Cada expr. de inducción k = i ∗ c + d que defina k se reemplazará por un temporal ti • inicializado a i0 ∗ c + d, antes de bucle • incrementado en un valor s ∗ c, al final del cuerpo del bucle Asignar a k el valor de ti NOTA: Se podrá aplicar propagación de copias sobre k y ti Si k no se usa fuera del bucle se podrá eliminar, dejando las referencias equivalentes a ti Ejemplo: i := 1 while i<=1000 do { ... a := 4*i + 3; b := 2*i; ... i := i + 1; } i := 1; t1 := 7; t2 := 2; while i<=1000 do { ... a := t1; b := t2; ... i := i + 1; t1 := t1 + 4; t2 := t2 + 2; } i: var. induc. básica (i0 = 1, s = 1) a: expr. induc. (c = 4, d = 3) b: expr. induc. (c = 2, d = 0) inicial = 1*4 + 3 salto = 1*4 inicial = 1*2 + 0 t2 sustitute a b salto = 1*2 t1 sustitute a a → Se sustituyen multiplicaciones por sumas 2. ELIMINACIÓN DE VARS. DE INDUCCIÓN Se pueden eliminar todas las vars. de inducción ligadas del bucle, dejando sólo una de ellas. Se aplicará sobre toda var. de inducción i usada únicamente en el cálculo de otra var. de inducción j (calulada como j := i ∗ c + d) o en saltos condicionales. Nos quedaremos con j y eliminaremos i a) modificar comparaciones sobre i para usar equivalentes sobre j if i OP REL X goto ... → if j OP REL X*c + d goto ... OP REL={<, >, =, ...} b) Eliminar toda instrucción que incluya a i Ejemplo: COD. FUENTE A: array 0..100 of integer ... suma := 0; for i:=50 to 100 do suma := suma + A[i]; end for; COD. INTERMEDIO (101) (102) (103) (104) (105) (106) i = 50 t1 = i*4 t2 = A[t1] suma = suma + t2 i=i+1 if i <= 100 goto (102) t1 var. ind. derivada de i RED. POTENCIA ELIMIN. VAR IND. i (101) (102) (103) (104) (105) (106) (107) (101) (102) (103) (104) (105) i = 50 (b) t1 = 200 t2 = A[t1] suma = suma + t2 i = i + 1 (b) t1 = t1 + 4 if i <= 100 goto (103) (a) (a) comparaciones a modificar (b) expr. con i a eliminar t1 = 200 t2 = A[t1] suma = suma + t2 t1 = t1 + 4 if t1 <= 400 goto (102) t1 sustituye a i